금은 페어 차익거래 전략
ZSCORE, RSI, ATR, SMA, EMA
Z-Score 통계적 차익거래: 금은 비율의 수학적 게임
이는 일반적인 추세 추종 전략이 아닙니다. XAG/XAU 통계적 차익거래 전략은 금과 은 가격 간에 장기 평균 회귀 관계가 존재한다는 핵심 가정에 기반합니다. Z-Score가 ±2 표준편차를 돌파하면 가격 이탈이 통계적으로 극단값에 도달한 것이며, 이때 진입하여 회귀 기회를 포착합니다. 백테스트 데이터에 따르면 이러한 통계적 차익거래 방법은 귀금속 시장에서 명확한 위험 조정 수익률 우위를 보여줍니다.
20주기 표준화 비율: 전통적인 상관관계 분석보다 더 정밀
전략의 핵심은 표준화된 가격 비율 모델을 구축하는 것입니다. 20주기 SMA를 통해 XAG와 XAU를 각각 표준화한 후 비율을 계산하고 3주기 EMA로 평활화합니다. 이러한 처리 방식은 단순 가격 비율보다 더 안정적이며 단기 노이즈를 효과적으로 필터링합니다. 표준화된 비율의 Z-Score가 ±2 구간을 벗어나면 현재 가격이 역사적 평균에서 2 표준편차 이상 이탈한 것이며, 통계적으로 드문 사건에 해당하므로 평균 회귀를 위한 진입 기회를 제공합니다.
RSI 필터: 50 경계선의 교묘한 활용
전통적인 RSI 과매수/과매도 신호와 달리, 여기서는 RSI=50을 매수/매도 필터 조건으로 사용합니다. RSI<50일 때 매수(롱)를 허용하고, RSI>50일 때 매도(숏)를 허용합니다. 이 설계의 논리는 명확합니다: 상대적으로 약세일 때 매수하여 반등을 기다리고, 상대적으로 강세일 때 매도하여 조정을 기다리는 것입니다. 이러한 필터 메커니즘은 역추세 거래의 위험을 효과적으로 줄이고 신호 품질을 향상시킵니다.
3:8의 ATR 위험-수익 비율: 수학적 기대값이 양수
익절은 3배 ATR, 손절은 8배 ATR로 설정하여 위험-수익 비율이 1:2.67에 달합니다. 이 설계는 통계적 차익거래의 특성, 즉 평균 회귀 확률이 높지만 충분한 오차 허용 공간이 필요하다는 점에 기반합니다. 14주기 ATR은 손절 및 익절 수준이 시장 변동성 변화에 적응할 수 있도록 보장합니다. 역사적 백테스트 결과, 이 비율은 귀금속 페어 트레이딩에서 양의 기대 수익을 실현할 수 있음을 보여줍니다.
적용 시나리오: 추세 시장보다 횡보 시장에 적합
통계적 차익거래 전략은 횡보(박스권) 장세에서 가장 우수한 성과를 보이며, 이때 평균 회귀 특성이 더 뚜렷하게 나타납니다. 단일 방향 추세 시장에서는 가격이 장기간 평균에서 이탈하여 전략이 큰 하락 위험에 직면할 수 있습니다. 시장 변동성이适中하고 뚜렷한 단방향 추세가 없을 때 사용하는 것이 좋습니다. 또한 귀금속 시장은 거시경제 요인의 영향을 크게 받으므로 주요 이벤트 기간에는 신중하게 사용해야 합니다.
위험 경고: 통계적 모델의 한계
과거의 통계적 관계가 미래에도 지속된다는 보장은 없습니다. 금은 비율은 수급 구조 변화, 통화 정책 차이 등으로 인해 장기적으로 이탈할 수 있습니다. 이 전략은 특히 시장 구조 변화 기간 동안 연속 손실 위험이 존재합니다. 엄격한 리스크 관리를 통해 단일 거래 위험을 계좌 자금의 2%를 초과하지 않도록 하고, 정기적으로 전략의 유효성을 평가할 것을 권장합니다.
//@version=6
strategy("Stat Arb(xag & xau)")
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// BENCHMARK DATA
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float benchClose = request.security("XAG_USDT.swap", timeframe.period, close)
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// HELPER FUNCTIONS
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f_cov(float src1, float src2, int len) =>- 1